Was ist KI (Künstliche Intelligenz)?
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Aufgaben selbstständig auszuführen. Dabei ahmen KI-Systeme kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen, Planen und Sprachverstehen nach.
| Merkmal | Details |
| Kategorie | Technologie, Informatik, Datenanalyse |
| Einsatzgebiet | Unternehmenssteuerung, Business Intelligence, Sprachverarbeitung, Automatisierung |
| Typische Anwendungsfälle | Datenanalyse, Prognosen, Spracherkennung, Bilderkennung, Chatbots, Planung, Reporting |
| Verwandte Begriffe | Machine Learning, Deep Learning, Generative KI, Explainable AI, Natural Language Processing, Predictive Analytics |
| Nutzen | Effizienzsteigerung, schnellere Entscheidungen, Mustererkennung in großen Datenmengen, Automatisierung repetitiver Aufgaben |
Auf einen Blick
KI-Anwendungen sind im Alltag weit verbreitet – von Sprachassistenten bis zur Datenanalyse.
KI funktioniert durch Datenerfassung, Mustererkennung und selbstständiges Lernen.
Arten von KI reichen von reaktiven Systemen bis zu generativer KI.
Im Unternehmenskontext unterstützt KI unter anderem Controlling, Planung und Business Intelligence.
Verantwortungsvoller KI-Einsatz erfordert Transparenz, Erklärbarkeit und menschliche Kontrolle.
Inhaltsverzeichnis
KI-Definition
Künstliche Intelligenz (kurz: KI) beschreibt die Fähigkeit von Computern, Maschinen oder Software-Systemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Konkret umfasst KI solche Technologien, die darauf ausgelegt sind, menschliche kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Verstehen, Problemlösung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und Kreativität nachzuahmen. Eine KI ist somit ein maschinengestütztes System, das selbstständig aus Eingabedaten lernen und darauf basierend Vorhersagen, Inhalte oder Entscheidungen erzeugen kann, die physische oder digitale Umgebungen beeinflussen.
Wichtig ist dabei die Abgrenzung zu klassischen Systemen ohne Lernfähigkeit – nur Technologien, die sich an neue Informationen anpassen und eigenständig weiterentwickeln können, gelten als KI. So bilden Methoden wie Machine Learning und Deep Learning die Grundlage moderner KI. Systeme, die nur starre Regeln ausführen, ohne flexibel zu lernen, werden in der Regel nicht als KI im Sinne moderner lernfähiger Systeme eingestuft.
Wie funktioniert KI?
Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Informationen aus ihrer Umgebung oder aus bereitgestellten Datenquellen erfassen, analysieren und daraus eigenständig Schlussfolgerungen ziehen. Anstelle menschlicher Sinne nutzen KI-Technologien strukturierte und unstrukturierte Daten, die etwa von Sensoren, ERP- und CRM-Systemen oder aus Online-Quellen stammen können.
Mithilfe komplexer Algorithmen und Modelle wie Machine Learning oder Deep Learning verarbeiten KI-Systeme diese Eingaben, erkennen Muster und Zusammenhänge und generieren darauf basierend Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Besonders leistungsfähig sind dabei künstliche neuronale Netze, die – inspiriert vom menschlichen Gehirn – komplexe Strukturen in großen Datenmengen erkennen.
Moderne KI-Systeme können sich dabei durch Lernen zunehmend selbstständig an veränderte Umgebungen und Anforderungen anpassen. Dieser Lernprozess erfolgt in zwei zentralen Phasen: In der Trainingsphase werden Modelle mit großen Datenmengen gefüttert, um Muster zu erkennen und statistische Zusammenhänge zu erlernen. In der anschließenden Inferenzphase wenden die trainierten Modelle dieses Wissen auf neue, unbekannte Daten an, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu lösen. Dabei werden die Eingabedaten Schicht für Schicht verarbeitet, wobei jedes „Neuron“ mathematische Operationen ausführt und das Netzwerk durch wiederholtes Training seine Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich verbessert.
Welche Arten von KI gibt es?
Künstliche Intelligenz kann in verschiedene Arten eingeteilt werden, die sich unter anderem nach ihrem Leistungsumfang und ihrer Fähigkeit zur Selbstoptimierung unterscheiden:
Reaktive Maschinen reagieren ausschließlich auf aktuelle Eingaben und verfügen über kein Gedächtnis. Sie treffen Entscheidungen basierend auf festen Regeln und können vergangene Erfahrungen nicht speichern oder nutzen.
KIs mit begrenztem Gedächtnis nutzen aktuelle und vergangene Daten, speichern diese jedoch nur temporär. Autonome Fahrzeuge sind ein Beispiel für diese Art von KI.
Symbolische KI arbeitet regelbasiert, indem sie Symbole wie Wörter oder Zahlen nach vorgegebenen logischen Regeln kombiniert, um zu einem nachvollziehbaren Ergebnis zu gelangen. Ein Schachcomputer gehört z. B. in diese Kategorie.
Subsymbolische KI verarbeitet Informationen mathematisch, ohne dass der Lösungsweg direkt nachvollziehbar ist. Ergebnisse entstehen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, nicht durch logische Ableitungen. Machine Learning und neuronale Netze sind dafür Beispiele.
Selbstbewusste KI besitzt ein eigenes Bewusstsein, Selbstwahrnehmung und ein unabhängiges Verständnis ihrer Umgebung – eine Vision, die bisher nur theoretisch existiert.
Generative KI (GenAI) ist auf die Erstellung neuer Inhalte ausgelegt. KI-Modelle wie GPT-4 oder Google Gemini Ultra gehören dazu. Generative künstliche Intelligenz wird in der Forschung stark vorangetrieben und ist Grundlage für innovative Anwendungen wie Text- und Bildgenerierung.
Wie kann ich KI nutzen? – KI-Beispiele im Alltag und in Unternehmen
Künstliche Intelligenz ist längst fester Bestandteil unseres Alltags und unterstützt uns in vielen Bereichen des Lebens. Private und geschäftliche Nutzer können die Technologie auf vielfältige Weise einsetzen, um Aufgaben zu erleichtern und Prozesse effizienter zu gestalten. Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten von KI sind:
Business Intelligence: Business-Intelligence-Lösungen wie DeltaMaster bieten KI-Funktionen für datengetriebene Unternehmensteuerung, mit denen Daten effizient in entscheidungsrelevante Impulse verwandelt werden können.
Digitale Assistenten und KI-Chatbots: Programme wie Siri, Alexa oder Google Assistant beantworten Fragen, steuern Smart-Home-Geräte und helfen bei der Terminplanung. In Unternehmen übernehmen KI-gestützte Chatbots einfache Anfragen im Kundenservice rund um die Uhr.
Kreative KI-Inhaltserstellung: Generative KI kann neben Texterstellung auch dazu genutzt werden, um Inhalte wie KI-Bilder, –Videos oder -Stimmen zu erstellen.
Navigation und Verkehr: Navigationssysteme und autonome Fahrzeuge nutzen KI, um Verkehrsdaten zu analysieren und optimale Routen zu berechnen oder Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen.
Personalauswahl mit KI: Im Recruiting unterstützen KI-Tools bei der Analyse von Lebensläufen, dem Matching mit Stellenprofilen oder sogar bei Video-Interviews.
Personalisierte Empfehlungen: Plattformen wie Amazon, Netflix oder Spotify nutzen KI, um auf Basis des Nutzerverhaltens individuelle Produktempfehlungen oder passende Inhalte vorzuschlagen.
Smartphones: Funktionen wie Gesichtserkennung, automatische Fotobearbeitung oder intelligente Texterkennung basieren auf KI-Technologien.
Übersetzung und Textverarbeitung: KI-Tools wie DeepL oder ChatGPT übersetzen Texte, führen Rechtschreibprüfungen durch und können auf Basis kurzer Eingaben ganze Texte schreiben oder überarbeiten – etwa E-Mails, Marketingtexte oder Zusammenfassungen.
Was bedeutet KI für Controlling und Business Intelligence?
Im Controlling und in der Business Intelligence entfaltet KI besonders großes Potenzial: Große Datenmengen können automatisch analysiert, Auffälligkeiten erkannt und Prognosen erstellt werden – schneller und konsistenter als durch manuelle Auswertungen.
Typische KI-Anwendungen im Controlling umfassen:
Automatische Abweichungsanalyse: KI erkennt, wo und warum Kennzahlen vom Plan abweichen
Predictive Analytics: Prognosemodelle berechnen zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten
Planung mit KI-Vorschlagswerten: KI generiert Planwerte unter Berücksichtigung interner und externer Daten
Natürlichsprachliche Berichtsnavigation: Nutzer stellen Fragen an das System und erhalten fundierte Antworten
Automatisierte Kommentierung: KI formuliert Erläuterungen zu Kennzahlen und Abweichungen
Entscheidend dabei: KI im Controlling muss transparent, erklärbar und nachvollziehbar sein – als Unterstützung menschlicher Entscheidungen, nicht als Ersatz.
Bissantz und KI
Bissantz integriert Künstliche Intelligenz gezielt in seine Business-Intelligence-Lösungen, um Analysen intelligenter, schneller und verständlicher zu machen – stets mit dem Anspruch, Transparenz statt Black Box zu liefern. KI bei Bissantz bedeutet: Entscheidungsvorbereitung statt Entscheidungsersatz, Erklärung statt Spekulation und systematische Unterstützung statt automatisierter Aktionismus.
Im Zentrum stehen intelligente Funktionen in DeltaMaster und DeltaApp, die auf Verfahren des maschinellen Lernens und Natural Language Processing basieren. Dazu zählen:
KI-gestützte Analysen: DeltaMaster erkennt automatisiert Auffälligkeiten, Ausreißer und Treiber in komplexen Zahlenwerken und bereitet die Erkenntnisse verständlich auf. Die integrierte Abweichungsanalyse erklärt nicht nur, dass etwas passiert ist, sondern auch warum.
KI-unterstütztes Planen: In DeltaMaster kann KI automatisch Vorschlagswerte generieren und ermöglicht treiberbasierte Planung mit KI-gestützten Simulationen. Dabei können sowohl interne, historische Daten als auch externe, nicht-tabellarische Informationen wie Marktdaten berücksichtigt werden.
Natürlichsprachliche Dialoge und Suche: Generative KI-Funktionen ermöglichen es, Informationen per Sprache oder Texteingabe im Stil eines Chatbots abzufragen – auch mobil. Dabei geht es nicht um Spielerei, sondern um zielgerichtete Navigation und fundierte Antworten, die auf den Zahlen des Unternehmens basieren.
DeltaApp Insights: Nutzer erhalten automatisierte Erklärungen und Hinweise zu Auffälligkeiten in ihren Dashboards – direkt in der App, kontextbezogen, sprachlich auf den Punkt gebracht. So wird die App zum dialogfähigen Begleiter für Reporting und Steuerung.
Mehrsprachige Berichte durch KI: DeltaMaster kann Berichte automatisiert in mehreren Sprachen bereitstellen – inklusive Kommentierung. Damit unterstützt die Lösung internationale Organisationen bei einheitlicher Kommunikation und Steuerung.
Governance und Nachvollziehbarkeit: Alle KI-Funktionen folgen den Prinzipiwn „Explainable AI“ und „Human-in-the-Loop“. Die Herkunft der Daten, die angewandte Methode und die Argumentationslinie bleiben jederzeit nachvollziehbar und überprüfbar – ganz im Sinne des „Haptic Reasoning“ und des Leitmotivs „Sehen. Verstehen. Handeln.“
Bissantz zeigt mit diesem Ansatz, dass KI in der Unternehmenssteuerung dann besonders wirksam ist, wenn sie Relevanz betont, statt Komplexität zu kaschieren – und wenn sie die menschliche Urteilskraft stärkt, statt sie zu verdrängen.
FAQ – Häufige Fragen
Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit von Computern, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliches Denken erfordern – zum Beispiel Texte verstehen, Muster erkennen oder Vorhersagen treffen. Statt fester Regeln lernt eine KI aus Daten und verbessert sich mit der Zeit selbst.
KI ist der Oberbegriff für alle Systeme, die menschenähnliche Intelligenz nachahmen. Machine Learning ist eine Methode innerhalb der KI, bei der Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning wiederum ist eine Unterform des Machine Learning, die auf neuronalen Netzen basiert.
KI birgt Risiken, wenn sie unkontrolliert, intransparent oder mit fehlerhaften Daten eingesetzt wird. Regulatorische Rahmenbedingungen wie der EU AI Act sowie Prinzipien wie Explainable AI und Human-in-the-Loop helfen, diese Risiken zu begrenzen und einen verantwortungsvollen KI-Einsatz sicherzustellen.
Bissantz bietet BI-Software mit KI-gestützter Datenintegration, Analyse, Planung und Reporting. Dadurch werden Daten effizient und wirksam in Handlungsvorschläge verwandelt. Außerdem unterstützt Bissantz Unternehmen beratend bei der Implementierung von KI in BI- und Controlling-Prozessen.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz ist eine der prägenden Technologien unserer Zeit und verändert, wie Unternehmen Daten analysieren, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse automatisieren. Im Controlling und in der Business Intelligence entfaltet KI besonders dann ihren Wert, wenn sie transparent, erklärbar und menschlich kontrolliert eingesetzt wird. Bissantz verankert dieses Prinzip konsequent in DeltaMaster, DeltaApp und im Beratungsansatz – mit dem Ziel, die Urteilskraft von Menschen durch KI zu stärken, nicht zu ersetzen.
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